<script setup lang="ts">
import { SVC } from '@/service'
const value = ref()

const cbValue = ref()
const cbOption = ref()
const cbPathValues = ref()
const SVCImg = ref()
const { VITE_BACKEND_URL } = import.meta.env
SVCImg.value = VITE_BACKEND_URL+"/static/SVC.png"
function handleUpdateValue(value: string, option: any, pathValues: any[]) {
  cbValue.value = value
  cbOption.value = { code: option.code, name: option.name }
  cbPathValues.value = pathValues.map(i => ({ code: i.code, name: i.name }))
}

const formRef = ref()
const formValue = ref({
  region: null,
})

async function handleValidateClick() {
  const res = await SVC()
  SVCImg.value = VITE_BACKEND_URL+"/static/"+res.data
  console.log(res.data)
}


</script>

<template>
  <n-card title="分类">
   SVC、NuSVC和LinearSVC能够在数据集上执行多分类。
   <div>处理平局的支持向量机</div>
   如果decision_function_shape的值是'ovr'，则打破平局的计算代价是高的，因此默认情况下不启用ovr选项。此示例说明了break_ties参数对多类分类问题和Decision_function_shape ='ovr'的影响。

这两个图像的区别仅在于类别被绑在一起的中间区域。如果break_ties = False，则该区域中的所有输入将归为一类，而如果break_ties = True，则平局决胜机制将在该区域中创建非凸决策边界。
      <n-button attr-type="button" @click="handleValidateClick">
          测试
        </n-button>
        <img
 
      :src="SVCImg"
      alt=""
      class="test-img"
    >
  </n-card>
</template>

<style scoped></style>
